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题名面向无人机航拍图像的多尺度目标检测研究
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作者
贾亮
林铭文
戚丽瑾
谈瑾
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机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2024年第3期501-508,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61671310)
航空科学基金项目(2019ZC054004).
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文摘
针对无人机航拍图像背景复杂、小目标占比高且分布不均导致的现有算法精度不佳等问题,提出了一种面向无人机航拍图像的多尺度目标检测网络VTO-YOLOv8。首先,采用WIoU v3作为边界框回归损失函数,并使用明智的梯度分配策略,这一策略将使网络更加关注普通质量样本,从而提高其定位能力;其次,设计四层T-BiFPN结构,加强浅层特征和深层特征的融合;此外,设计C2f-DBB多分支模块,在不增加计算量的前提下,提升检测性能;同时,使用聚焦调制模块,加强不同尺度信息的交互。实验结果表明,网络在Visdrone2019数据集上相较基准模型在mAP50和mAP指标上分别提高了9.0%和5.9%,同时参数降低了22.6%,可更好地应用于无人机航拍目标检测中。
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关键词
目标检测
无人机图像
特征融合
多分支结构
多尺度目标检测
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Keywords
object detection
UAV image
feature fusion
multibranch module
multiscale target detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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